江水一叶

开启掘金成长之旅！这是我参与「掘金日新计划 · 12 月更文挑战」的第4天，[点击查看活动详情] 前言 上一次，我们了解了线性回归模型，并对深度学习模型构建有了一个基本的认识 这一次，我们将试着分析一

二分图基础 二分图，又叫二部图，简而言之，就是顶点集V可分割为两个互不相交的子集，并且图中每条边依附的两个顶点都分属于这两个互不相交的子集，两个子集内的顶点不相邻的图。

DFS与BFS DFS与BFS，也就是深度优先搜索和广度优先搜索，是两种最为常见的搜索方式，它们大量被用于枚举、模拟、图论、数论等题型之中 朴素DFS 有别于一些特殊的DFS，这里介绍的是最为基本普通

拓扑排序 本节主要介绍图的拓扑排序，内容较为简单，但是拓扑排序又不太好与其他节并起来，因此只能单独一节

最短路算法 在图中，我们常常会需要知道某一点到其余点最短路或者各点之间的最短路，此时我们就需要借助最短路算法包括Dijkstra算法和Floyd算法,Bellman-Ford算法,spfa算法

最小生成树 在开始本节之前，我们必须先了解几个概念： 极小连通子图： 若一个图是图G的连通子图，该图再删去任意一条边，该图将不再连通 还有生成树，Prim算法，Kruskal算法等等重要内容

素数筛法 上一回，我们介绍了素数的判定法，这一次，我们主要来介绍一下素数筛法。所谓素数筛法，就是在一个很大范围的数中，筛选出素数 埃氏筛法和欧拉筛法都是很常用的素数筛法

数论的基础--素数判定的三种方法介绍，我们在本节中，将会学习朴素的试除法，也是最常用的方法，还会学习一些改进算法，kn+i法，以及专门面向大数素性测试的算法

线性回归模型初探 回归问题与分类问题一直是深度学习的两大主要问题，那么回归问题中，最简单的线性回归模型究竟为何物？